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龙图腾网恭喜广东飞达交通工程有限公司申请的专利一种高速公路监控系统维护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118761601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411226862.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种高速公路监控系统维护方法及系统是由朱志勇;杨乐;蔡奇;方勇;马惠强;廖燕飞设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路监控系统维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路监控系统维护方法及系统，涉及计算机技术领域。一种高速公路监控系统维护系统，包括有：目标系统维护项目获取模块、待维护项目风险预测模块和待维护项目优先度评估模块。本发明通过自动化的风险评估和优先度评价模型，能够快速识别并优先处理高风险监控项目，显著提高了维护工作的效率，并保证了监控系统始终处于最佳运行状态，为高速公路的交通安全提供了强有力的技术支持，且能够适应不同的交通状况和环境变化，确保在各种情况下都能实现有效的监控系统维护。

本发明授权一种高速公路监控系统维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路监控系统维护方法，其特征在于，包括：S1.获取当前的目标监控系统待维护列表；目标监控系统待维护列表中包含有M个待维护项目Pm，m＝1，2，…，M；基于目标监控系统项目故障风险模型对目标监控系统待维护列表进行筛选，得到目标监控系统待维护项目风险列表，目标监控系统待维护项目风险列表包含有存在监控风险情况的待维护项目；目标监控系统项目故障风险模型用于对待维护项目Pm进行风险值筛选，筛选高风险待维护项目进行优先维护；若目标监控系统待维护项目风险列表非空，则将目标监控系统待维护项目风险列表中的待维护项目从目标监控系统待维护列表中剔除，得到更新目标监控系统待维护列表，并优先维护目标监控系统待维护项目风险列表中的待维护项目；若目标监控系统待维护项目风险列表为空，则将目标监控系统待维护列表作为更新目标监控系统待维护列表，进入步骤S2；S2.更新目标监控系统待维护列表中包含有N个待维护项目Pn，获取待维护项目故障信息Gn和待维护项目时序信息Tn，基于所有待维护项目Pn的待维护项目故障信息Gn、待维护项目时序信息Tn和目标监控系统项目优先度评价模型对更新目标监控系统待维护列表进行重新排序，得到优先目标监控系统待维护列表；目标监控系统项目优先度评价模型用于对待维护项目Pn进行全面的优先度评估，能够保持对目标监控系统的最优维护；基于优先目标监控系统待维护列表中的顺序对待维护项目进行维护；步骤S1中的目标监控系统项目故障风险模型包含有信息提取层、坐标特征提取层、风险评估层和结果输出层；信息提取层用于对待维护项目Pm的坐标信息进行提取，得到待维护项目坐标信息Fm；根据待维护项目坐标信息Fm提取当前现场环境信息，得到待维护项目环境信息Hm；坐标特征提取层用于对待维护项目环境信息Hm进行特征提取，得到待维护项目环境信息特征Hm’；风险评估层用于对待维护项目环境信息特征Hm’进行风险评估，得到待维护项目风险值Xm；将所有待维护项目风险值Xm大于待维护项目风险阈值的待维护项目加入目标监控系统待维护项目风险列表中；结果输出层用于输出目标监控系统待维护项目风险列表；步骤S2中的目标监控系统项目优先度评价模型包含有信息特征提取层、特征量化层、优先度评估层和结果输出层；信息特征提取层用于对待维护项目故障信息Gn进行特征提取，得到待维护项目故障信息特征Gn’，对待维护项目时序信息Tn进行特征提取，得到待维护项目时序信息特征Tn’；特征量化层用于根据待维护项目故障信息特征Gn’进行量化评分，得到待维护项目故障信息评分Un；根据待维护项目时序特征信息Tn’进行量化评分，得到待维护项目时序信息评分Vn；优先度评估层用于利用公式Qn＝W1*Un+W2*Vn对待维护项目Pn进行优先度评估，得到待维护项目优先度评分Qn；W1表示为Un的权重系数，W2表示为Vn的权重系数；将所有待维护项目Pn按优先度评分从大到小进行排列，得到优先目标监控系统待维护列表；结果输出层用于输出优先目标监控系统待维护列表；还包括确定W1和W2的具体数值的具体步骤：构建初始随机权重系数迭代种群和初始精英权重系数迭代种群；初始随机权重系数迭代种群中包含有K个随机权重系数迭代个体Ak，k＝1，2，…，K；每个随机权重系数迭代个体包含有一组随机生成的W1和W2的取值；初始精英权重系数迭代种群中包含有I个精英权重系数迭代个体Bi，i＝1，2，…，I；每个精英权重系数迭代个体包含有一组受到约束生成的W1和W2的取值；设置最大迭代次数Emax；定义当前迭代次数为E，E＝1，2，…，Emax；收集若干组历史已维护项目训练样本，每一组历史已维护项目训练样本中包含有历史已维护项目顺序，所有历史已维护项目的历史故障信息特征评分和历史时序信息特征评分；将若干组历史已维护项目训练样本进行组合，得到权重系数训练集；当前迭代次数为E时，根据初始随机权重系数迭代种群中的随机权重系数迭代个体Ak对权重系数训练集进行模拟计算，得到随机适应度Ck；根据初始精英权重系数迭代种群中的精英权重系数迭代个体Bi对权重系数训练集进行模拟计算，得到精英适应度Di；利用公式YE＝sinR*EEmax得到种群更新动态比例YE，R为调整参数；根据种群更新动态比例YE选取初始精英权重系数迭代种群中适应度较高的精英权重系数迭代个体加入初始随机权重系数迭代种群中，得到新的初始随机权重系数迭代种群；根据种群更新动态比例YE选取初始随机权重系数迭代种群中适应度较高的随机权重系数迭代个体加入初始精英权重系数迭代种群中，得到新的初始精英权重系数迭代种群；到达最大迭代次数Emax时，输出初始随机权重系数迭代种群和初始精英权重系数迭代种群中适应度最大的最优权重系数迭代个体，将最优权重系数迭代个体中的W1和W2的值作为优先度评估层中W1和W2的值。

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